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出版者:电子工业出版社

作者:张友生

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:32.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121005565

丛书系列:

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现代金融市场分析与投资策略实务 本书导读： 在当前全球化与数字化浪潮的推动下，金融市场正以前所未有的速度演变。传统的投资理论和分析工具面临着新的挑战，对从业者和研究人员提出了更高的要求。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有实操性的现代金融市场分析框架与投资策略构建指南。我们聚焦于那些构成当前金融生态系统核心要素的知识体系，涵盖了从宏观经济的脉络梳理到微观市场行为的精细刻画，再到高阶量化投资策略的实践落地。 第一部分：宏观经济环境的深度剖析与量化洞察 本部分将宏观经济学的理论基础与现代计量经济学的分析工具相结合，致力于揭示驱动全球金融市场波动的深层力量。 第一章：全球宏观经济的周期性波动与传导机制 我们首先探讨了宏观经济周期的经典理论模型，如朱格拉周期、基钦周期等，并结合当前以技术创新和地缘政治为核心的新型驱动因素，构建一个多层次的周期分析模型。重点分析了不同经济体（发达国家、新兴市场）在同一周期内表现出的差异化特征，以及跨国资本流动在其中的作用。章节深入研究了主要的宏观经济变量——通货膨胀、失业率、GDP增长率——的测量方法及其对资产价格的非线性影响。特别关注了“滞胀”风险和“去全球化”趋势对长期资本配置的影响。 第二章：货币政策与财政政策的有效性评估 本章着重于理解中央银行（如美联储、欧洲央行、中国人民银行）的政策工具箱及其对金融市场的实际作用。我们不再停留于教科书式的阐述，而是采用事件研究法（Event Study Methodology）来量化量化宽松（QE）、加息缩表等政策操作对不同风险资产（如国债、股票、大宗商品）的冲击反应。同时，对财政刺激政策的乘数效应和挤出效应进行了实证检验，并探讨了债务可持续性与市场预期的动态博弈。 第三章：金融市场中的行为经济学与理性预期修正 现代金融市场中的决策者并非完全理性的“经济人”。本章引入了行为金融学的核心概念，如前景理论（Prospect Theory）、锚定效应和羊群行为，解释市场中的非理性泡沫和恐慌性抛售。通过对历史著名市场失灵案例的解构，我们展示了如何将行为偏误纳入风险管理和投资决策框架，从而实现对市场异象的解释和利用。 第二部分：资产定价模型的前沿应用与实证检验 理解资产价格的形成机制是投资成功的基石。本部分将经典定价理论与现代金融工程的成果相结合。 第四章：CAPM模型的局限性与多因子模型的拓展 我们首先回顾了资本资产定价模型（CAPM）的理论基础及其在实践中遇到的挑战（如系统性风险的度量不足）。随后，详细阐述了Fama-French三因子模型、五因子模型，以及Carhart四因子模型等经典多因子模型的构建逻辑和因子选择标准。本章的核心是介绍如何利用机器学习技术（如LASSO回归、随机森林）从海量财务和市场数据中挖掘出新的、具有预测能力的风险因子，实现因子的动态调整和优化。 第五章：固定收益证券的精细化估值与风险对冲 固定收益市场是全球金融体系的“压舱石”。本章超越了简单的久期和凸度分析，深入探讨了利率期权定价中的布莱克-戴蒙斯模型修正、HJM框架和Hull-White模型等短期利率模型。重点在于对信用风险的量化，包括违约概率（PD）、违约损失率（LGD）的估计，以及CDS（信用违约互换）等衍生品的定价与套期保值策略。 第六章：实物期权在公司金融与投资决策中的应用 期权定价理论不仅适用于金融衍生品，更深刻地指导了具有未来灵活性的投资决策。本章阐述了如何将实物期权（如扩张期权、放弃期权、延迟投资期权）的思想应用于基础设施项目、研发投入和房地产开发等领域。通过建立二叉树模型和蒙特卡洛模拟，帮助决策者量化“等待”和“调整”带来的内在价值。 第三部分：量化投资策略的构建与风险控制 本部分是本书的实践核心，聚焦于如何将理论模型转化为可执行的、稳健的交易策略。 第七章：高频数据处理与微观市场结构分析 高频交易（HFT）极大地改变了市场的流动性和价格发现机制。本章讲解了高频数据的清洗、同步与规范化处理技术。深入分析了订单簿（Order Book）的结构，如买卖价差（Spread）、深度（Depth）对短期价格波动的影响。我们探讨了限价单（Limit Order）和市价单（Market Order）的交互如何塑造短期波动率，并介绍了基于市场微结构的时延（Latency）套利机会的识别。 第八章：多资产类别的阿尔法因子挖掘与整合 “阿尔法”是量化投资的核心追求。本章系统梳理了不同资产类别中可被挖掘的阿尔法来源： 股票： 价值因子、动量因子、质量因子以及情绪因子（如社交媒体热度）。 商品： 供需失衡因子、Carry Trade因子。 外汇： 利率平价漂移（Interest Rate Parity Drift）、跨市场套利因子。 章节强调了因子选择中的“去相关性”原则，以及如何通过正交化技术构建更纯净、稳健的阿尔法组合。 第九章：投资组合的动态构建与风险平价策略 现代投资组合理论（MPT）需要进行动态调整以适应市场变化。本章重点讨论了投资组合构建的两个前沿方向： 1. 风险平价（Risk Parity）： 区别于传统的资产权重平价，本策略目标是使不同资产对组合总风险的边际贡献相等，从而实现更均衡的风险暴露。我们详细介绍了如何利用协方差矩阵估计和优化算法实现风险预算的分配。 2. 贝叶斯方法在组合优化中的应用： 引入贝叶斯方法来处理估计误差，通过先验信息平滑后验估计，以应对市场波动性剧增时传统最小方差优化方法的失效问题。 第十章：量化策略的回测、执行与绩效归因 一个成功的量化策略必须经过严格的实证检验。本章详述了回测系统的关键要素：数据源的可靠性、滑点（Slippage）和交易成本的精确建模、幸存者偏差（Survivorship Bias）的排除。在绩效评估方面，本书超越了简单的夏普比率，引入了信息比率（Information Ratio）、卡尔玛比率（Calmar Ratio）和最大回撤（Maximum Drawdown）的分析。最后，讲解了绩效归因模型，用以区分策略的阿尔法来源是因子暴露还是纯粹的选股能力。 结语：面向未来的金融科技集成 本书的最终目标是培养读者利用跨学科知识解决复杂金融问题的能力。未来的金融市场将是技术驱动的，本书所构建的分析框架为读者提供了坚实的理论基础，使其能够更好地理解和驾驭区块链、分布式账本技术（DLT）以及人工智能在资产管理领域带来的深刻变革。

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在我看来，知识的价值在于其应用。这本《计算机数学与经济管理基础知识》正是这样一本能够将抽象的数学概念与具体的经济管理实践紧密联系起来的书籍。我一直对利用计算机技术来提升企业管理效率和优化决策流程充满热情。在学习计算机科学的过程中，我常常会遇到一些需要数学来支撑的算法和模型，例如在机器学习中用于预测的回归算法，在运营管理中用于资源调度的线性规划等等。我希望通过这本书，能够更深入地理解这些数学工具的原理，并且能够将它们灵活地应用于解决经济管理中的实际问题。我特别期待书中关于“模糊数学”和“灰色系统理论”的讲解，因为在经济管理中，很多决策都是在信息不完整、条件模糊的情况下做出的，而这些理论正是处理这类问题的有力工具。我希望能够通过学习这些内容，提升我在不确定环境下的决策能力。同时，书中关于“决策树”和“支持向量机”等机器学习算法的介绍，也让我看到了它们在预测客户行为、识别欺诈风险等方面的巨大潜力。我期待这本书能够为我提供清晰的解释和实用的代码示例，帮助我掌握这些先进的技术。

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我一直认为，计算机科学与经济管理之间的联系是密不可分的，而数学正是连接这两者的桥梁。这本《计算机数学与经济管理基础知识》正是这样一本能够帮助我搭建这座桥梁的优秀书籍。我曾多次在参与项目时，感受到数学知识的欠缺给我带来的困扰，尤其是在处理大规模数据和进行复杂决策分析时。我希望通过这本书，能够系统地学习和巩固我所需的数学知识，并且能够更好地理解计算机科学是如何在经济管理领域发挥其独特的作用。我特别关注书中关于“图论”和“网络分析”的章节，因为这些概念在社交网络分析、供应链优化以及信息传播研究中都扮演着重要的角色。我期待能够通过这本书，掌握如何运用图论的工具来分析和解决这些实际问题。同时，书中关于“数值计算”的介绍也引起了我的浓厚兴趣。在许多经济管理场景中，我们往往需要通过数值方法来求解复杂的方程组或进行模拟计算，而这些都离不开扎实的数值计算基础。我希望这本书能够为我提供清晰的讲解和有效的练习，帮助我掌握这些实用的技能。这本书的编排也十分合理，章节之间的过渡自然流畅，让我能够在一个连贯的知识体系中学习。

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我一直相信，真正的学习是一个不断构建和完善知识体系的过程。这本《计算机数学与经济管理基础知识》正是我在构建我的计算机数学知识体系时找到的得力助手。我之所以选择阅读这本书，是因为我深知在现代经济管理中，数学扮演着越来越重要的角色，而计算机科学则是实现这些数学思想的强大载体。我希望通过这本书，能够系统地学习和巩固与经济管理相关的计算机数学基础知识，并且能够理解如何将这些知识应用于解决实际的商业挑战。我特别关注书中关于“信息论”和“博弈论”的章节，因为这些理论在理解市场竞争、制定商业策略以及分析信息不对称问题等方面都有着重要的启示。我期待能够通过学习这些内容，提升我的战略思维和决策能力。此外，书中关于“统计建模”和“时间序列分析”的介绍也让我产生了浓厚的兴趣，这些技术在金融市场的预测、经济数据的分析以及商业趋势的把握等方面都有着至关重要的作用。我希望这本书能够为我提供清晰的讲解和丰富的案例，帮助我掌握这些实用的分析工具。这本书的排版和设计都非常人性化，让我能够轻松地进行阅读和学习。

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我深知，在知识爆炸的时代，拥有一套系统的学习方法和扎实的理论基础是至关重要的。这本《计算机数学与经济管理基础知识》恰恰为我提供了这样一个学习的起点。我之所以选择这本书，是因为它能够帮助我搭建起计算机科学与经济管理之间的桥梁，而数学正是这座桥梁的基石。我希望通过这本书，能够系统地学习和理解计算机数学在经济管理中的应用，并且能够掌握如何利用这些工具来解决实际的商业问题。我特别关注书中关于“统计推断”和“假设检验”的内容，因为这些都是在进行经济数据分析时进行有效论证的关键步骤。我期待能够通过学习这些内容，提升我在数据分析中的严谨性和准确性，从而做出更可靠的决策。此外，书中关于“模拟技术”和“系统动力学”的介绍也让我产生了浓厚的兴趣，这些技术在模拟复杂的经济系统、预测政策效果以及评估风险等方面有着广泛的应用。我希望这本书能够为我提供清晰的讲解和丰富的案例，帮助我掌握这些重要的分析方法。这本书的章节结构非常清晰，让我能够有效地规划我的学习进度。

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在我看来，一本优秀的图书不仅仅是知识的载体，更应该是一种思想的启迪。这本《计算机数学与经济管理基础知识》在这一点上做得非常出色。它并没有简单地罗列数学公式和定理，而是通过将这些抽象的数学概念与生动的经济管理案例相结合，让我看到了数学在现实世界中的实际应用价值。我一直对金融建模非常感兴趣，尤其是如何利用数学工具来预测市场趋势、评估投资风险。这本书中关于“随机过程”和“时间序列分析”的讲解，让我看到了希望。我希望能够理解这些概念是如何被应用于构建金融模型，并且能够掌握如何利用这些模型来指导投资决策。此外，书中关于“运筹学”的内容也给我留下了深刻的印象。在企业运营管理中，如何优化生产计划、调度物流、管理库存，都需要运筹学的理论和方法。我期待这本书能够为我提供清晰的解释和实用的技巧，帮助我掌握如何运用这些工具来提高企业的运营效率和竞争力。这本书的语言风格也很讨喜，既有学术的严谨，又不失通俗易懂的特点，让我能够轻松地沉浸在知识的海洋中。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所使用的比喻和类比，这让原本枯燥的数学理论变得生动有趣，也更容易被理解和记忆。

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在我看来，知识的深度与广度并存，才能真正地解决复杂的问题。这本《计算机数学与经济管理基础知识》正是一本能够帮助我实现这一目标的宝贵资源。我一直对利用计算机技术来分析经济数据、优化管理决策抱有极大的热情。在学习计算机科学的过程中，我常常需要借助数学来理解算法的效率和可行性，例如在数据库管理中，如何利用数学模型来优化查询效率？在网络安全中，如何利用密码学原理来保障数据的安全？我希望通过这本书，能够更深入地理解这些数学概念在计算机科学中的应用，并且能够将这些知识融会贯通，应用于经济管理领域。我特别关注书中关于“优化算法”和“元启发式算法”的介绍，因为在实际的生产调度、物流配送以及投资组合优化等问题中，这些算法能够帮助我们找到接近最优的解决方案。我期待能够通过这本书，掌握如何设计和实现这些算法，以提高企业的运营效率和经济效益。同时，书中关于“数据挖掘”和“机器学习”的介绍，也让我看到了它们在识别客户需求、预测市场变化以及提升用户体验等方面的巨大价值。我期待这本书能够为我提供清晰的讲解和实用的范例，帮助我掌握这些前沿技术。

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我一直坚信，跨学科的学习能够带来更广阔的视野和更深入的理解。这本《计算机数学与经济管理基础知识》正是我在寻求知识融合道路上找到的一本宝贵财富。我之所以会被这本书吸引，是因为它能够帮助我弥合我在计算机科学和经济管理两个领域之间知识上的断层。在学习计算机的过程中，我常常会遇到一些需要数学来解释的算法原理，比如动态规划、贪心算法等等，而这些算法在经济管理领域同样有着广泛的应用。我希望通过这本书，能够更深入地理解这些算法的数学基础，并且能够更好地将它们应用于解决实际的经济管理问题。例如，在项目管理中，如何利用数学方法来规划项目的进度、优化资源分配，以达到最佳的效益？在市场营销中，如何利用计算机模型来分析用户行为、预测销售趋势？我期待这本书能够为我提供清晰的解答和丰富的案例。这本书的语言风格既学术严谨又不失生动，让我在阅读的过程中不会感到枯燥乏味，而是能够积极地思考和探索。我尤其欣赏作者在书中反复强调的“实践导向”，这让我深信这本书的内容能够真正地帮助我提升解决实际问题的能力。

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这本书的封面设计就透着一股严谨和亲和力，淡雅的色彩搭配简洁的字体，让人一眼就能感受到它承载的知识分量，同时也丝毫没有那种拒人千里的学术感。我之所以选择阅读它，是因为我一直对计算机科学在经济管理领域的应用充满好奇，尤其是在数据分析和决策优化方面，计算机所扮演的角色愈发重要。我曾在一个行业论坛上听到过一些关于大数据驱动的精准营销和供应链管理的案例，这些都让我印象深刻，同时也激发了我深入了解其背后理论基础的渴望。我希望通过这本书，能够构建起一个扎实的计算机数学基础，并且能够清晰地理解这些数学工具是如何被巧妙地应用于解决经济管理中的实际问题的。例如，在风险评估方面，如何利用概率论和统计学的方法来量化不确定性？在资源配置方面，线性规划和整数规划又会发挥怎样的作用？我期待这本书能够提供清晰的讲解和生动的例子，帮助我跨越理论与实践之间的鸿沟，让我能够真正掌握将数学模型转化为商业洞察的能力。这本书的排版也显得相当用心，行间距适中，字体清晰，阅读起来不会产生疲劳感，这点对于一本需要大量思考的书籍来说尤为重要。我翻阅了目录，发现它涵盖了从基础的代数、微积分，到更高级的优化理论、概率统计等等，这些内容正是我目前迫切需要学习的。我非常期待能够在这本书的引导下，系统地梳理和巩固我的知识体系，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

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我一直认为，学习一个全新的领域，最关键的便是找到一本能够循序渐进、深入浅出的教材。而这本《计算机数学与经济管理基础知识》恰恰满足了我的这一需求。我翻开第一页，就被作者严谨的逻辑和清晰的表述所吸引。在学习计算机科学的过程中，我常常会遇到一些数学概念，比如矩阵运算、导数、积分等等，这些概念在不同的场景下有着不同的应用，有时候我感觉自己只是“知其然”，却不“知其所以然”。我渴望理解这些数学工具背后的原理，并能将其灵活地应用于解决实际问题。这本书的引入部分，就非常巧妙地将计算机科学与经济管理的需求紧密结合，让我看到了数学的强大力量。我特别关注书中关于“算法复杂度”和“数据结构”的章节，因为在实际的编程过程中，选择合适的算法和数据结构直接影响着程序的效率和性能，而这背后离不开数学的支撑。我希望能够通过这本书，深入理解这些概念的数学本质，从而在未来的项目开发中做出更优化的选择。同时，书中对“最优化理论”的介绍也让我倍感兴奋，在经济管理领域，如何合理分配资源、最大化收益、最小化成本，往往都需要借助最优化方法来实现，而这正是我一直以来想要深入探究的领域。我期待这本书能够提供丰富的数学模型和求解方法，帮助我掌握在复杂经济环境中做出明智决策的能力。

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对于任何一个想要在这个日新月异的时代立足的人来说，掌握一门能够连接技术与应用的知识体系至关重要。这本《计算机数学与经济管理基础知识》正是我寻找的这样一本能够为我提供坚实基础的图书。我一直对商业智能和数据分析抱有浓厚的兴趣，并深知这些领域的发展离不开强大的数学工具和计算机算法的支持。我希望通过这本书，能够系统地学习如何利用计算机数学的知识来处理和分析经济管理中的海量数据，从而发现隐藏的规律、预测未来的趋势，并做出更明智的决策。我尤其关注书中关于“概率统计”和“回归分析”的内容，因为这些都是进行数据分析和模型构建的核心工具。我期待能够通过这本书，掌握如何从数据中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的商业洞察。此外，书中关于“优化方法”的介绍也让我倍感兴奋，在企业运营和战略规划中，如何实现资源的最优配置、达到利润的最大化，往往需要借助复杂的数学模型和算法。我希望这本书能够为我提供清晰的指导和实用的技巧，帮助我掌握这些关键技能。这本书的章节设置非常合理，逻辑清晰，让我能够一步步地深入理解其中的知识。

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